Les personnes et les animaux en mouvement sont relativement rapides, évitant les obstacles presque réflexifs. De plus, si une personne ne peut pas surmonter immédiatement un autre problème sur son chemin - par exemple, ouvrir une porte avec une poignée inhabituelle, alors en quelques secondes ou minutes de délibération, le problème est résolu et la porte, en règle générale, se prête. La prochaine fois, ce stylo ne sera pas un problème. Ceci, bien sûr, ne concerne pas seulement les portes et les poignées, mais la résolution de telles situations en général.
De plus, les gens (ainsi que certains animaux) peuvent prédire quel type d'obstacle apparaîtra dans les deux ou quelques minutes qui suivent. En voyant un kiosque avec des journaux en route, une personne comprend qu’après 10 à 20 secondes, elle doit être encerclée. Avec les robots (y compris les véhicules sans pilote et les véhicules volants), tout est plus compliqué. Pour pouvoir résoudre leurs problèmes par eux-mêmes, ils doivent être formés. Microsoft, entre autres organisations, résout ce problème et fait des progrès.
Désormais, les développeurs Microsoft
créent un ensemble d' outils qui aideront les chercheurs et développeurs tiers à former et tester leurs propres robots. La version bêta de la plate-forme logicielle est
accessible au public sur GitHub sous une licence open-source.
Tout cela fait partie du projet de recherche
Aerial Informatics and Robotics Platform (AirSim). Dans le cadre du projet, les chercheurs de Microsoft développent un logiciel qui sert de base à la création rapide d'applications tierces pour la gestion des drones et autres gadgets. De plus, en utilisant ce système, vous pouvez entraîner différents appareils qui prennent en charge l'auto-apprentissage.
Ashish Kapoor, le chef du projet, espère que le travail de son équipe deviendra une incitation au progrès dans le domaine des "appareils intelligents", y compris les robots, les systèmes de livraison de marchandises et tous les autres appareils robotiques. Le but du projet est de créer des systèmes qui peuvent fonctionner dans le monde réel. C'est la différence entre le projet Microsoft et les projets d'autres organisations, où l'objectif est de former l'IA à contrôler des robots dans un environnement artificiel avec des règles clairement définies. Un exemple est les jeux de société.
«Il s'agit de la prochaine étape du développement de l'IA, nous pensons à des systèmes pour le monde réel», dit-il.
Un exemple est la situation où un drone doit «expliquer» la différence entre une ombre et un mur. Cela semble simple, mais en fait, si les hélicoptères commencent à «comprendre» cette différence, ils cesseront de se heurter aux obstacles. Ou, dans tous les cas, le nombre d'accidents diminuera considérablement.
Il est intéressant de noter que la société propose une formation dans un monde virtuel qui émule le monde réel. Auparavant, cela n'était pas possible en raison des limites du matériel, mais maintenant, grâce à de puissants adaptateurs graphiques et à d'autres composants des systèmes informatiques, l'IA peut être formée pour piloter un drone dans un environnement graphique qui copie, par exemple, une forêt ou une colonie.
Un aspect positif de cette méthode de formation peut être appelé la capacité de changer les conditions du monde virtuel: heure du jour, conditions météorologiques, soulagement. Un autre avantage est le travail de l'IA avec des drones virtuels, pas réels. Et cela représente une économie de coûts, puisque les drones ne sont pas nécessaires dans de tels tests, il n'y a aucun accident avec la nécessité d'acheter de nouveaux appareils. De plus, il n'est pas nécessaire de sortir, de changer les piles ou de charger un drone. Si le temps est mauvais, vous ne pouvez pas tester un hélicoptère dans le monde réel. Et dans le monde virtuel, la météo est toujours ce dont le développeur a besoin. La perte de temps est minimisée.
Shital Shah (Shital Shah), le principal développeur du simulateur, soutient que la formation de l'IA n'est possible que si vous créez des graphiques de haute qualité avec des détails clairs de l'environnement.
En plus du simulateur, la plate-forme Microsoft comprend une bibliothèque de logiciels qui permet au développeur d'écrire plus facilement son propre code pour les drones des deux développeurs de drones les plus célèbres: DJI et MavLink. En règle générale, les développeurs doivent passer beaucoup de temps à analyser l'API lors de l'écriture de code pour une plate-forme matérielle particulière. Peut-être que dans un proche avenir, Microsoft ajoutera des drones d'autres fabricants.
Selon des représentants de Microsoft, AirSim vous permet d'entraîner l'IA à prédire l'apparition des obstacles, comme indiqué ci-dessus. Cela est nécessaire si une personne veut demander à l'IA de conduire des véhicules, des hélicoptères et d'autres types d'appareils.
Les employés de Microsoft travaillent sur leur plateforme depuis moins d'un an. Mais avant cela, ils ont participé à d'autres projets. Certains experts ont traité de la vision par ordinateur, d'autres de l'IA ou de la robotique. Combinant toute l'expérience des membres de l'équipe ensemble, Microsoft a reçu un nouveau développement prometteur.
Désormais, les membres de l'équipe prévoient de créer des agents IA capables de collaborer ensemble plutôt que de rivaliser. Soit dit en passant, la division Google, DeepMind,
traite également
de ce même problème. Auparavant, cette unité a effectué une analyse détaillée des situations dans lesquelles les agents de l'IA ne rivalisent pas, mais travaillent ensemble pour atteindre le même objectif. Les experts ont constaté que le comportement des agents de l'IA change en fonction des conditions et des restrictions de leur environnement. Si les règles impliquent des avantages en cas de comportement agressif, l'IA deviendra de plus en plus agressive. Sinon, l'IA deviendra de plus en plus encline à coopérer avec un ou plusieurs partenaires.
Quant à Microsoft, la société espère que sa nouvelle plateforme de formation à l'IA permettra à l'ensemble de l'industrie de se développer à un rythme plus rapide. En outre, la société estime qu'il est nécessaire de commencer à standardiser le travail des agents d'IA en introduisant des normes et des règles qui décrivent le comportement de ces agents dans le monde réel.